如何在Numpy中将矩阵的每一行复制N次？

Question

我有一个大小为（150,2）的矩阵，我想将每行复制N次。我用一个例子来说明我的意思。

输入：

a = [[2, 3], [5, 6], [7, 9]]

假设N=3，我想要这个输出：

[[2 3]
 [2 3]
 [2 3]
 [5 6]
 [5 6]
 [5 6]
 [7 9]
 [7 9]
 [7 9]]

谢谢。

- ggg

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你能否编辑一下你的样本数据？现在它并没有太多意义。 - Willem Van Onsem

我认为你的示例 a 应该是 a = [[2, 3], [5, 6], [7, 9]]。 - Warren Weckesser

我已经发布了一张图片，希望能够清晰地说明问题 :) a是一个列数组。 - ggg

Answer 1

使用参数axis=0的np.repeat：

a = np.array([[2, 3],[5, 6],[7, 9]])

print(a)
[[2 3]
 [5 6]
 [7 9]]

r_a = np.repeat(a, repeats=3, axis=0)

print(r_a)
[[2 3]
 [2 3]
 [2 3]
 [5 6]
 [5 6]
 [5 6]
 [7 9]
 [7 9]
 [7 9]]

- Space Impact

Answer 2

如果您的输入是向量，请先使用atleast_2d。

a = np.atleast_2d([2, 3]).repeat(repeats=3, axis=0)
print(a)

# [[2 3]
#  [2 3]
#  [2 3]]

- Muhammad Yasirroni

Answer 3

在NumPy中创建一个空的多维数组（例如，一个2D数组m*n用于存储矩阵），如果您不知道要添加多少行并且不关心Stephen Simmons提到的计算成本（即在每次添加时重新构建数组），则可以将要附加到的维度压缩为0：X = np.empty(shape=[0, n])。

这样，您就可以使用例如（这里m = 5，我们假设在创建空矩阵时不知道，而n = 2）：

import numpy as np

n = 2
X = np.empty(shape=[0, n])

for i in range(5):
    for j  in range(2):
        X = np.append(X, [[i, j]], axis=0)

print X

这将给你：

[[ 0.  0.]
 [ 0.  1.]
 [ 1.  0.]
 [ 1.  1.]
 [ 2.  0.]
 [ 2.  1.]
 [ 3.  0.]
 [ 3.  1.]
 [ 4.  0.]
 [ 4.  1.]]

- Mohammad reza Kashi